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校招AI Agent研发工程师 - 中国交易与广告
北京/深圳/上海 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机相关专业优先
- 对商业化广告与审核业务场景有强烈兴趣，渴望利用AI技术解决复杂的内容治理难题；持续关注大模型、Agent在风控、内容理解、审核提效等领域的前沿应用，保持技术敏感度
- 具备扎实的计算机基础，理解常见数据结构、算法、操作系统、网络等基础知识；拥有扎实的计算机基础与后端研发经验（Java、Go、Python等），具备高并发、高可用系统设计能力；对主流AI技术架构（LLM应用、Agent架构、RAG等）有系统认知
- 具备敏捷高效的工作方式，面对复杂、多角色参与的审核场景能主动思考、自主推进，具备较强的项目落地与跨团队协同能力，致力于通过技术手段创造可量化的业务价值（如降低风险水位、提升审核效率、优化人力投入结构）
- 具备优秀的数据敏感度与分析能力者优先，有广告审核、内容安全、风控、大模型Agent等相关经验者加分。
岗位描述
团队介绍：中国交易与广告，基于个性化推荐、深度学习和大模型技术，依托抖音、今日头条、红果短剧、西瓜视频、番茄小说等多元产品，构建抖音电商、生活服务、广告营销等核心营收业务的算法策略和工程架构。部门运用领先的算法能力，精准连接海量用户与商家，通过推荐、广告和搜索算法精准匹配需求并促进交易达成，保障用户体验与商家权益，实现营收业务可持续增长；基于深厚的技术积累，构建高效、智能、可靠的交易与广告产品，全面提升多行业收入变现与市场占有。在这里，你将直面超大规模流量与复杂业务场景的技术挑战，深度应用业界领先的商业模型与算法技术，投身面向未来的数字营销能力建设，持续探索前沿技术。
- 1、智能Agent研发：面向商业化广告审核与治理场景，利用前沿大模型与Agent技术，研发下一代用于智能审核体系，智能风险治理，如智能标注、风险识别、大模型治理、智能审核链路等；
- 2、审核体系演进：负责商业化广告（广告主、账户、素材、投放链路等）核心审核与风控系统的架构设计与研发；重构传统审核链路，推进审核流程线上化、自动化，并通过AI能力提效，实现高效、稳定、可规模化的商业化审核体系；
- 3、业务数据洞察：深入理解商业化广告投放及审核业务逻辑，通过数据分析发现问题并归因；针对特定风险场景（如广告合规、虚假宣传、导流风险、低质内容等）进行链路或策略优化，用技术手段解决审核与治理中的实际痛点；
- 4、深入业务，与产品、策略、审核运营团队紧密协作，沉淀通用能力与平台化方案，共同达成商业化安全与业务增长目标。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。